Génération et test automatisés d’hypothèses à l’aide de grands modèles de langage. Utilisez cette compétence lors de la génération d’hypothèses scientifiques à partir de jeux de données, de la combinaison d’insights de la littérature avec des données empiriques, du test d’hypothèses contre des données observatoires, ou de l’exploration systématique d’hypothèses pour la découverte de recherches dans des domaines comme la détection de la tromperie, la détection de contenu IA, l’analyse de la santé mentale ou d’autres tâches de recherche empirique.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Organisez et interrogez des jeux de données à grande échelle de cellules uniques avec suivi de lignage.
Assurez la reproductibilité en traçant les étapes de calcul et les dépendances.
Curater et valider des ensembles de données patients à l'aide d'ontologies de maladies et de tissus.
Connectez-vous de manière transparente à W&B ou MLflow pour le suivi des expériences.
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Réduisez le temps de recherche de jeux de données biologiques grâce aux requêtes de métadonnées.
Doublez la reproductibilité de la recherche grâce au suivi et à la validation du lignage.
Automatisez les tâches d'annotation biologique à l'aide d'ontologies intégrées.
CE QUE VOUS OBTENEZ
Fichiers, tags et installation en trois étapes
Conseil : Lisez la documentation et le code avant la première utilisation pour connaître son rôle et les permissions requises.
SCRIPTS SUIVANTS
Recommandé selon les tags et la catégorie
Générez et maintenez les fichiers AGENTS.md conformément à la convention publique agents.md. Utilisez-le lors de la création de documentation pour les flux de travail des agents IA, les guides d’intégration ou lors de la standardisation des modèles d’interaction des agents à travers les projets.
Accédez aux plus de 200 millions de structures de protéines prédites par l'IA d'AlphaFold. Récupérez les structures par ID UniProt, téléchargez les fichiers PDB/mmCIF, analysez les indicateurs de confiance (pLDDT, PAE), pour la découverte de médicaments et la biologie structurale.
Plateforme de laboratoire en nuage pour les tests et la validation automatisés des protéines. Utilisez-la lors de la conception de protéines et lorsque vous avez besoin de validation expérimentale incluant des tests de liaison, des tests d'expression, des mesures de thermostabilité, des tests d'activité enzymatique ou l'optimisation des séquences protéiques. Utilisez-la également pour soumettre des expériences via API, suivre l'état des expériences, télécharger les résultats, optimiser les séquences protéiques pour une meilleure expression à l'aide d'outils informatiques (NetSolP, SoluProt, SolubleMPNN, ESM) ou gérer les flux de travail de conception de protéines avec validation en laboratoire humide.
Cette compétence doit être utilisée pour les tâches d'apprentissage automatique sur séries temporelles, y compris la classification, la régression, le clustering, la prévision, la détection d'anomalies, la segmentation et la recherche de similarité. Utilisez-la lors du travail avec des données temporelles, des motifs séquentiels ou des observations indexées dans le temps nécessitant des algorithmes spécialisés au-delà des approches ML standard. Particulièrement adaptée à l'analyse de séries temporelles univariées et multivariées avec des APIs compatibles scikit-learn.